分布が変化するデータにおけるモデル学習法(データマイニング)
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概要
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分布が時間的に変化するデータが与えられたとき,最新データを高い精度で予測するためのモデルの学習法を提案する.提案法では,最新データに関する期待誤差を近似するように,時刻に応じてサンプルに重みを付ける.過去のサンプルも重みを付けて学習データとして用いることにより,頑健なモデル学習が期待できる.提案法では,時間発展をモデルに組み込む必要はないため,時間を考慮しない既存のモデルを,分布が変化するデータに容易に適用することができる.人工データ,及び,購買データを用いた実験により,提案法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-01
著者
-
山田 武士
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
岩田 具治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
山田 武士
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
田中 利幸
京大院情報
-
田中 利幸
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
岩田 具治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
山田 武士
日本電信電話株式会社
-
山田 武士
日本電信電話(株)
-
田中 利幸
東京都立大学大学院 工学研究科
-
上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
田中 利幸
京都大学大学院情報学研究科
-
田中 利幸
京都大学 大学院 情報学研究科
-
上田 修功
日本電信電話株式会社
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